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题名酸性矿山废水研究的现状及展望
被引量：67
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作者
丛志远
赵峰华
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机构
中国矿业大学(北京校区)煤炭资源教育部重点实验室
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出处
《中国矿业》
北大核心
2003年第3期15-18,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目 ( 4 0 2 72 12 8)
教育部全国优博论文资助项目 ( 2 0 0 0 45 )
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文摘
酸性矿山废水是全球采矿业面临的最严重的环境问题之一。本文对近年来的酸性矿山废水相关研究成果进行了总结和回顾 ,着重介绍了硫化物氧化机理及影响因素、重金属的迁移转化规律、酸性矿山废水污染的生态效应、水文地球化学模拟在该领域的应用等五个方面所取得的进展 ,在此基础上 ,探讨了当前研究中存在的问题 ,并对该领域未来的研究趋势进行了展望。
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关键词
酸性矿山废水
硫化物氧化
重金属
生态效应
水文地球化学模拟
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Keywords
Acid mine drainage,Sulphide oxidization,Heavy metal,Ecological effect,Hydro geochemical modeling,
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分类号
X131.2
[环境科学与工程—环境科学]
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题名基于MATLAB的神经网络动态安全预测方法与应用
被引量：6
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作者
江洪清
梁汉东
高永奎
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机构
中国矿业大学(北京校区)煤炭资源教育部重点实验室
沈阳矿业集团西马煤矿
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出处
《煤炭工程》
北大核心
2004年第3期72-75,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目 (5 0 2 74 0 70 )
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文摘
现有的矿井安全监测系统一般采用实时采集数据的方法 ,在达到危险限时给出警报。如果能够在达到危险限前给出预警 ,现场提前采取安全措施 ,就有可能避免事故的发生。论文在MATLAB神经网络工具箱的基础上实现基于时序的神经网络动态预测方法 ,通过采用快速的L -M算法 ,提高神经网络训练的速度与精度 ,实现煤矿安全监测数据的连续预测与提前预警。并以一种相对简单的途径实现了神经网络这种复杂而有效的非线性预测方法。
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关键词
煤矿安全
动态预测
BP神经网络
L-M算法
MATLAB编程
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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